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大規模 SARS-CoV-2 基因組定序對於追蹤當前疫情期間的病毒進化至關重要。最早在英國、南非和巴西發現的變異株已傳播到多個國家。我們開發了軟體工具“變異資料庫 (VDB)”,用於快速檢查刺突突變的變化。使用 VDB,我們在紐約地區發現了一種新興的 SARS-CoV-2 譜系,其與先前報告的變異株有相同的突變。該譜系(現指定為 B.1.526)中最常見的刺突突變組為 L5F、T95I、D253G、E484K 或 S477N、D614G 和 A701V。該譜系於 2020 年 11 月下旬首次測序,當時它佔紐約市 (NYC) 收集的已定序冠狀病毒基因組的不到 1%。到 2021 年 2 月,該譜系的基因組佔紐約市標本 3288 個定序基因組的約32 %。系統發育動力學推斷證實了 B.1.526 譜系在紐約市的快速增長,尤其是由刺突突變 E484K 定義的亞支系,其增長速度超過了紐約市其他變體的增長速度。假病毒中和實驗表明,B.1.526 刺突突變對恢復期和疫苗接種者血漿的中和滴度產生不利影響,表明該譜系對公共衛生的重要性。
介紹在 2020 年 SARS-CoV-2 大流行的最初幾個月之後,絕大多數定序基因組都含有刺突突變 D614G(以及 3 個獨立的核苷酸變化)1。經過一段時間的逐漸變化後,2020 年第四季出現了幾種包含多個突變的變體,其中許多位於刺突基因內2 – 5。多種證據表明,逃避抗體選擇壓力是這些變體發展的驅動力6 – 9。
目前,SARS-CoV-2 的基因組監測重點是監測這些變異體的出現以及它們的突變可能對被動抗體療法的有效性和疫苗預防輕度或中度 COVID-19 的有效性產生的功能性影響。雖然越來越多的樣本正在被定序,但對這些基因組的分析仍然是一個挑戰10。在這裡,我們開發了一個簡單快速的實用程序,可以快速檢查 SARS-CoV-2 基因組監測揭示的突變景觀:變體資料庫 ( vdb )。利用此工具,我們發現了幾組最近定序的基因組,這些基因組在關鍵抗體表位上發生了突變。在這組中有一個在紐約市出現的新譜系,其頻率增加,截至 2021 年 2 月,已佔定序基因組的約32%。我們透過系統發育推論證實了 B.1.526 在 2021 年初在紐約市的迅速傳播。此外,我們評估了 B.1.526 刺突突變對恢復期和疫苗接種者血漿中和滴度的影響。
結果系統發育分析對於了解病毒基因組的關係至關重要。然而,其他視角也有助於在大量序列中檢測模式。我們開發了vdb作為一種實用程式來查詢基因組監測期間觀察到的尖峰突變集。使用vdb工具分析全球禽流感資料共享倡議(GISAID) 資料集中的SARS-CoV-2 序列11,12 ,我們檢測到了幾個不同於變體B.1.1.7、B.1.351、B.1.1.248和B.1.429 2 – 5的序列簇,這些序列簇在已知與抗SARS-CoV-2 抗體相關的位點上發生尖峰突變8,13 (表1)。 vdb程式可以找到具有相同尖峰突變集的病毒簇,然後可以使用這些模式來尋找潛在相關的序列。
定義 B.1.526 的突變從紐約地區收集了一個值得注意的基因組序列簇,代表了一個獨特的譜系,現在被指定為 B.1.526(圖 1,補充圖 1)。此變異體存在於 20.C 演化支中,以 3 個定義的尖峰突變為特徵:L5F、T95I 和 D253G。在B.1.526 中,最大的亞進化枝由E484K 定義,兩個不同的亞進化枝分別由S477N 定義;這兩個突變都位於尖峰的受體結合域(RBD) 內(圖2和補充表1 )。我們注意到,尖峰位置701 的演化歷史取決於該樹是使用分子鐘生根(圖1)還是其姊妹演化支(以L452R 突變為特徵;補充圖2),後者假設替換A701V,然後回覆V701A 。在 B.1.526 譜系中的核苷酸突變中,最具特徵性的突變包括 A16500C (NSP13 Q88H)、A22320G (spike D253G) 和 T9867C (NSP4_L438P)。 B.1.526 譜系的另一個顯著特徵是核苷酸11288-11296 (NSP6 106-108) 的缺失,這種現像也出現在變異B.1.1.7、B.1.351、P.1 和B.1.525 14中。
關於該譜系中流行的四種刺突突變:(1) 已知E484K 可減弱多種抗SARS-CoV-2 抗體的中和作用,特別是在2 類抗RBD 中和抗體中發現的抗體13、 15 ,也存在於變體B.1.351 4和P.1/B.1.1.248 2中,(2) 據報道,D253G 是針對 N端結構域抗體的逃脫突變16,(3) S477N 已在幾個早期譜系中被鑑定17,靠近多種抗體的抗原決定基18,並且已被證明透過增強與ACE2 的相互作用來增加病毒的傳染性19、20,以及(4) A701V 位於相鄰原體的S2' 裂解位點附近,並與變體B.1.351 4共享。 B.1.526 譜系的總體突變模式(圖 2)表明,該譜系的出現部分是由於抗體的選擇壓力。根據這些病毒的收集日期,似乎譜系在紐約的頻率迅速增加。
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